TUM-Facade・Semantic3D：点群データセットの概要とダウンロード用Pythonコード

【概要】

本記事は，点群データセット2種（TUM-Facade，Semantic3D）の概要と，それぞれをダウンロードするPythonコードを掲載する。

TUM-FacadeはMLS（Mobile Laser Scanning，車載レーザースキャナ）により取得されたファサード点群データセット，Semantic3Dは静的地上レーザースキャナにより取得された屋外点群データセットであり，ファサードセグメンテーションおよびセマンティックセグメンテーションの研究・教育用途に用いることができる。総点数は約3億3,300万点（TUM-Facade）から40億点以上（Semantic3D）であり，クラス数・座標系・フォーマット・ライセンスはデータセットごとに異なる。

Pythonコードは，各データセットの公式配布元（TUM mediaTUM，ETH Zurichアーカイブサーバ）からファイルをダウンロードする。ダウンロード済みファイルのスキップ機能とファイルサイズ表示機能を備える。ダウンロード対象のファイル数・推定サイズ・必要ツールの一覧は第3章冒頭に掲載する。

【目次】

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1. 前準備（必要ソフトウェアの入手）

本記事のPythonコードは標準ライブラリ（os，subprocess，urllib.request）で動作する。7-ZipはTUM-FacadeおよびSemantic3Dのアーカイブ展開に使用する。

Python 3.12 のインストール

Pythonのインストールを行い、Pythonのプログラムを実行する環境を整える。扱う環境は、Windows搭載パソコンである。金子研究室では、Python 3.12.10を推奨する。

[Windows での Python 3.12 のインストール手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 3.12 のインストール

以下のいずれかの方法でPython 3.12をインストールする。Pythonがインストール済みの場合、この手順は不要である。

方法 1：winget によるインストール

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

--scope machine を指定することで、システム全体（全ユーザー向け）にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動するとPATHが反映される。

REM Python 3.12 をシステム領域にインストール
winget install --id Python.Python.3.12 -e --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_test=0 Include_pip=1 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1 TargetDir=\"C:\Program Files\Python312\""

REM Python と Scripts を PATH 先頭に追加
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\Python312'; $s=\"$p\Scripts\"; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$p;*\") -and (';'+$c+';' -notlike \"*;$s;*\")){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$s;$c\",'Machine')}"

方法 2：インストーラーによるインストール

  1. Python公式サイト（https://www.python.org/downloads/）にアクセスし、「Download Python 3.x.x」ボタンからWindows用インストーラーをダウンロードする。
  2. ダウンロードしたインストーラーを実行する。
  3. 初期画面の下部に表示される「Add python.exe to PATH」にチェックを入れてから「Customize installation」を選択する。このチェックを入れ忘れると、コマンドプロンプトから python コマンドを実行できない。
  4. 「Install Python 3.xx for all users」にチェックを入れ、「Install」をクリックする。

インストールの確認

コマンドプロンプトで以下を実行する。

python --version

バージョン番号（例：Python 3.12.x）が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。

Python の開発環境 Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定

Python の開発環境Visual Studio Code（プログラムを編集するソフトウェア。以下、VS Code）を整える。

[Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Visual Studio Code のインストールと Python 用の設定手順

1. VS Code と拡張機能のインストール

以下のコマンドにより，既存の VS Code を削除し，全ユーザー共有の設定で再インストールしたうえで，拡張機能（VS Code に機能を追加するソフトウェア）をまとめて導入する．

【インストールコマンドの実行方法】

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する（手順：Windows キーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。そして，コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー＆ペーストする。

インストールコマンド


REM ============================================================
REM Microsoft Visual Studio Code
REM ============================================================
winget uninstall -e --id Microsoft.VisualStudioCode --silent --disable-interactivity --accept-source-agreements
rmdir /s /q C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
rmdir /s /q "%APPDATA%\Code" 2>nul
rmdir /s /q "%USERPROFILE%\.vscode" 2>nul
rmdir /s /q "%LOCALAPPDATA%\Microsoft\vscode-update" 2>nul

REM VS Code をシステム領域に新規インストール
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudioCode -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements

REM 全ユーザー共有の拡張機能フォルダ
mkdir C:\ProgramData\vscode-extensions 2>nul
icacls "C:\ProgramData\vscode-extensions" /grant "Everyone:(OI)(CI)M" /T

REM スタートメニューのショートカットを --extensions-dir 付きで再作成
rmdir /s /q "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code" 2>nul
del "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk" 2>nul
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); $lnk.TargetPath='C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe'; $lnk.Arguments='--extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\"'; $lnk.Save()"
REM ショートカットの検証
powershell -NoProfile -Command "$s=New-Object -ComObject WScript.Shell; $lnk=$s.CreateShortcut('C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio Code.lnk'); Write-Host 'TargetPath:' $lnk.TargetPath; Write-Host 'Arguments:' $lnk.Arguments"

REM ファイル / フォルダ右クリックの「Code で開く」を登録
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\*\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%1\"" /f
reg add "HKLM\SOFTWARE\Classes\Directory\Background\shell\VSCode\command" /ve /d "\"C:\Program Files\Microsoft VS Code\Code.exe\" --extensions-dir \"C:\ProgramData\vscode-extensions\" \"%V\"" /f

REM --extensions-dir 付きで起動する code.cmd ラッパを作成
REM （%* を echo で書くと対話的 cmd で失われるため、PowerShell で [char]37+'*' を書き出す）
powershell -NoProfile -Command "$pct=[char]37; $q=[char]34; $c='@echo off'+[char]13+[char]10+$q+'C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd'+$q+' --extensions-dir '+$q+'C:\ProgramData\vscode-extensions'+$q+' '+$pct+'*'+[char]13+[char]10; [IO.File]::WriteAllText('C:\ProgramData\vscode-extensions\vscode.cmd',$c,[Text.Encoding]::ASCII)"

REM 拡張機能のインストール
set "CODE=C:\Program Files\Microsoft VS Code\bin\code.cmd"
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --uninstall-extension GitHub.copilot-chat
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.python
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.vscode-pylance
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension ms-python.debugpy
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension MS-CEINTL.vscode-language-pack-ja
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension saoudrizwan.claude-dev
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension rust-lang.rust-analyzer
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension tamasfe.even-better-toml
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension anthropic.claude-code
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --install-extension almenon.arepl
"%CODE%" --extensions-dir "C:\ProgramData\vscode-extensions" --list-extensions --show-versions
echo === セットアップ完了 ===

2. Python インタプリタの選択

同一マシンに複数の Python がインストールされている場合，VS Code で使用する Python 本体（インタプリタ：Python プログラムを解釈・実行するソフトウェア）を選択する必要がある．

  1. コマンドパレット（コマンド名で機能を呼び出す VS Code の入力欄）を開く（Ctrl+Shift+P）
  2. Python: Select Interpreter と入力する
  3. 表示される一覧から，使用する Python（例：C:\Program Files\Python312\python.exe）を選択する．

Python プログラム実行手順

[Windows での Python プログラム実行手順を見るには、ここをクリック]

Windows での Python 実行手順（Visual Studio Codeを使用）

プログラムファイルの作成と保存

  1. 左サイドバーの「エクスプローラー」アイコン（Ctrl+Shift+E）をクリックする
  2. 「NO FOLDER OPENED」（作業対象フォルダが未選択の状態）と表示される場合は，「Open Folder」をクリックし，プログラムを保存するフォルダを選択する

    続いて「フォルダを信用するか」を確認する画面（フォルダ内のコードを実行してよいか確認する VS Code の仕組み）が表示されるので，チェックして Yes を選択する

  3. フォルダ名の右側に表示される「新しいファイル」アイコンをクリックする
  4. ファイル名（例：aitask.py．ファイル名は何でも良い）を入力し Enter を押す．拡張子は .py（Python ファイルを示す拡張子）とする
  5. 実行したいコードを選択し，Ctrl+C でコピーする．VS Code のエディタ領域に Ctrl+V で貼り付ける
  6. Ctrl+S で保存する

プログラムの実行

  1. エディタ右上の三角形「▷」アイコン（Run Python File：現在開いている Python ファイルを実行するボタン）をクリックする．または，エディタ上で右クリックし「ターミナルで Python ファイルを実行」を選択する
  2. VS Code 下部のターミナル（コマンドの入出力を表示する画面）に，実行結果（print 関数の出力等）が表示される
  3. tkinter（Python 標準の GUI ライブラリ）のファイル選択ダイアログを使うプログラムを実行した場合は，ダイアログが開くので対象画像を選択する
  4. VS Code 下部のターミナルで実行結果を確認する．OpenCV ウィンドウ（OpenCV が画像を表示するために開く専用ウィンドウ）が開いた場合はそちらも確認する．OpenCV ウィンドウは，マウスクリックでウィンドウをアクティブ（操作対象の状態）にしてからキーを押すと終了する

7-Zip のインストール [クリックして展開]

管理者権限でコマンドプロンプトを起動する （手順：Windowsキーまたはスタートメニュー → cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」）。

REM 7-Zip をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id 7zip.7zip -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements
REM 7-Zip のパス設定
powershell -NoProfile -Command "$p='C:\Program Files\7-Zip'; $c=[Environment]::GetEnvironmentVariable('Path','Machine'); if((Test-Path $p) -and $c -notlike \"*$p*\"){[Environment]::SetEnvironmentVariable('Path',\"$p;$c\",'Machine')}"

2. 実行のための準備とその確認手順（Windows 前提）

2.1 プログラムファイルの準備

第4章に掲載するソースコードをテキストエディタ（Visual Studio Codeやメモ帳など）に貼り付け，文字コードUTF-8で保存して実行する。

2.2 動作確認チェックリスト

確認項目期待される結果
ダウンロード開始時「ダウンロード中...」または「ダウンロード中: （ファイル名）」と表示される
ダウンロード完了後「完了」と表示され，ファイルサイズ（GB単位）が出力される
再実行時（ファイル既存）「スキップ」を含むメッセージが表示され，再ダウンロードされない
保存先ディレクトリ./datasets/ 以下にファイルと展開済みデータが存在する

3. 概要・使い方・実行上の注意

各データセットの概要，属性，ライセンス，注意点を以下に記載する。ソースコードは第4章に掲載する。

3.0 ダウンロード一覧

以下の表は，第4章の各ソースコードがダウンロードするファイルの一覧である。データセット自体の総点数やクラス数ではなく，コードを実行した際に取得されるファイル数・推定サイズ・必要ツールをまとめる。

データセット ダウンロードファイル数 ダウンロード内容 推定合計サイズ（圧縮時） 展開後の形式 保存先 必要ツール
TUM-Facade 1 tum_facade.zip（TUM mediaTUM経由，内部に複数の点群ファイルを含む） 約16 GB .pcd ./datasets/tum_facade/ 7-Zip
Semantic3D 21 訓練データ15個（.7z），訓練ラベル1個（.7z），テストデータ4個（.7z），テストラベル1個（.zip） 約20 GB（ファイルにより0.2〜2.7 GB） ASCII テキスト（.txt + .labels） ./datasets/semantic3d/ 7-Zip

補足:

3.1 TUM-Facade

TUM-Facadeは，ミュンヘン工科大学（TUM）キャンパス周辺の建物ファサードを対象としたセグメンテーション用点群データセットである。MLS（Mobile Laser Scanning）により取得されており，窓，ドア，バルコニー，モールディング等のファサード要素にラベルが付与されている。

項目内容
取得方式MLS（Mobile Laser Scanning）
総点数約3億3,300万点（アノテーション済み）
対象33棟のアノテーション済みファサード，8棟の未アノテーションファサード
クラス数ファサード要素クラス（Wall, Window, Door, Balcony, Molding, Deco, Column, Arch, Stair, Ground surface, Terrain, Roof, Blinds, Outer ceiling surface, Interior, Other）
フォーマット.pcd
座標系ローカル座標系およびUTM座標系
ライセンスCC BY-NC-SA 4.0

3.2 Semantic3D

Semantic3Dは，ETH Zurichが提供する大規模点群分類ベンチマークである。静的地上レーザースキャナで取得された高密度点群で，教会，街路，鉄道，広場等のシーンを含む。2025年8月7日にベンチマークが終了し，テストラベルを含む全データが公開された。

項目内容
取得方式静的地上レーザースキャナ
総点数40億点以上
クラス数8（man-made terrain, natural terrain, high vegetation, low vegetation, buildings, hard scape, scanning artefacts, cars）＋unlabeled
フォーマットASCII（x, y, z, intensity, r, g, b），7zip圧縮
ライセンスCC BY-NC-SA 3.0

第4章のコードは，reduced-8（縮小テストセット）の全ファイルをダウンロードする。展開には7-Zipが必要である。

4. ソースコード

4.1 TUM-Facade

"""TUM-Facade ダウンロード（TUM mediaTUM経由）"""
import os
import subprocess
import urllib.request

DOWNLOAD_DIR = "./datasets/tum_facade"
URL = "https://dataserv.ub.tum.de/index.php/s/m1636761.003/download"

os.makedirs(DOWNLOAD_DIR, exist_ok=True)
path = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, "tum_facade.zip")
if not os.path.exists(path):
    print("ダウンロード中...")
    urllib.request.urlretrieve(URL, path)
    print(f"完了（{os.path.getsize(path) / 1e9:.2f} GB）")
    subprocess.run(["7z", "x", path, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])
else:
    print("スキップ: tum_facade.zip（ダウンロード済み）")

4.2 Semantic3D

"""Semantic3D ダウンロード（reduced-8，ETH Zurich アーカイブ経由）"""
import os
import subprocess
import urllib.request

DOWNLOAD_DIR = "./datasets/semantic3d"
BASE = "https://share.phys.ethz.ch/~pf/semantic3d/data"
TRAIN = [
    "bildstein_station1_xyz_intensity_rgb",
    "bildstein_station3_xyz_intensity_rgb",
    "bildstein_station5_xyz_intensity_rgb",
    "domfountain_station1_xyz_intensity_rgb",
    "domfountain_station2_xyz_intensity_rgb",
    "domfountain_station3_xyz_intensity_rgb",
    "neugasse_station1_xyz_intensity_rgb",
    "sg27_station1_intensity_rgb",
    "sg27_station2_intensity_rgb",
    "sg27_station4_intensity_rgb",
    "sg27_station5_intensity_rgb",
    "sg27_station9_intensity_rgb",
    "sg28_station4_intensity_rgb",
    "untermaederbrunnen_station1_xyz_intensity_rgb",
    "untermaederbrunnen_station3_xyz_intensity_rgb",
]
TEST = [
    "MarketplaceFeldkirch_Station4_rgb_intensity-reduced.txt",
    "StGallenCathedral_station6_rgb_intensity-reduced.txt",
    "sg27_station10_rgb_intensity-reduced.txt",
    "sg28_Station2_rgb_intensity-reduced.txt",
]

os.makedirs(DOWNLOAD_DIR, exist_ok=True)

def dl(url, dest):
    if os.path.exists(dest):
        print(f"  スキップ: {os.path.basename(dest)}（ダウンロード済み）")
        return False
    print(f"  ダウンロード中: {os.path.basename(dest)}")
    urllib.request.urlretrieve(url, dest)
    print(f"  完了（{os.path.getsize(dest) / 1e9:.2f} GB）")
    return True

print("訓練データ:")
for name in TRAIN:
    p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, f"{name}.7z")
    if dl(f"{BASE}/point-clouds/training1/{name}.7z", p):
        subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("訓練ラベル:")
p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, "sem8_labels_training.7z")
if dl(f"{BASE}/sem8_labels_training.7z", p):
    subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("テストデータ（reduced-8）:")
for name in TEST:
    p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, f"{name}.7z")
    if dl(f"{BASE}/point-clouds/testing2/{name}.7z", p):
        subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("テストラベル:")
p = os.path.join(DOWNLOAD_DIR, "reduced-8-test.zip")
if dl(f"{BASE}/reduced-8-test.zip", p):
    subprocess.run(["7z", "x", p, f"-o{DOWNLOAD_DIR}", "-y"])

print("完了")

5. まとめ

5.1 取得方式と規模

本記事の2つのデータセットは，MLS（TUM-Facade）および静的地上レーザースキャナ（Semantic3D）により取得されており，総点数は約3億3,300万点（TUM-Facade）から40億点以上（Semantic3D）である。

5.2 セマンティックラベルとベンチマーク

各データセットには建物，植生，車両，ファサード要素等のクラスが付与されている。Semantic3Dでは2025年8月7日のベンチマーク終了に伴いテストラベルが公開された。

5.3 座標系

TUM-Facadeではローカル座標系とUTM座標系の両方が提供されている。

5.4 配布形式とダウンロード手段

配布元はTUM mediaTUM（TUM-Facade）およびETH Zurichアーカイブサーバ（Semantic3D）である。ダウンロード対象の一覧（ファイル数・推定サイズ・必要ツール）は第3章冒頭の表を参照されたい。

5.5 ライセンス

各データセットのライセンスはCC BY-NC-SA 4.0（TUM-Facade）およびCC BY-NC-SA 3.0（Semantic3D）であり，いずれも非商用条件が付されている。商用利用を検討する場合は個別に条件を確認する必要がある。